新东方做了个志愿填报的AI Agent | 对话

　　来源|多知

　　作者|徐晶晶

　　

　　今年，高考志愿填报领域迎来了一个重磅选手——新东方。

　　近日，新东方发布了“新东方AI志愿通”(以下简称AI志愿通)。这是一个多Agent产品，搭载在新东方志愿通App中，免费向用户开放。它能辅助学生进行志愿填报规划，核心亮点在于“不是替你选志愿，而是教你怎么选”。

　　

　　需要明确的是，这并不是新东方布局志愿填报业务的第一年，而是其在高考志愿填报方面的首次公开发声。这个在志愿填报行业低调耕耘了多年的团队，如今正向外界宣告：新东方有足够的底气，革新志愿填报的用户体验。

　　这也是新东方在AI技术实力上的一次主动“亮剑”。

　　AI海啸正席卷一切。志愿填报这个过去高度依赖个体经验的领域，今天会有怎样的创新?新东方的布局背后，又有着怎样的思考路径?当大厂跨界入局、个人工作室纷纷涌现，志愿填报行业又将朝着哪个方向演进?

　　近日，就上述问题，多知对话了这一产品背后的团队：新东方集团助理副总裁、高中项目推广管理中心总经理邵轶辰，高中项目推广管理中心总经理助理沈一及信息管理部高中创新业务研发团队研发总监陈剑。

　　01 “不是替你选，而是教你怎么选”，重在“还原决策过程”

　　AI志愿通有着今天AI时代产品的典型特征：找到场景，快速研发，快速上线，快速迭代。

　　故事要从几个月前说起。今年年初，新东方的技术中台——信息管理部在内部发起了一场AI应用大赛。在很多公司里，这类比赛被视作一种创新激励机制。在数十个参赛作品里，一个将多Agent技术与高考志愿填报场景结合的产品脱颖而出，最终进入决赛并获奖。

　　这一产品将当前AI领域的多Agent智能决策架构，应用于志愿填报这一需要衡量多方面因素的场景中，让AI尽量复刻真人规划师的能力，并模拟真人规划师在决策过程中的多元考量与综合评估过程，从而让用户看清每种选择背后的逻辑。

　　历经数月的迭代，这款产品终于成为了今天的样子。

　　先来看看它长什么样。

　　进入新东方志愿通App，打开“AI志愿通”功能，你可以输入省份、选科、分数等基础信息及填报倾向，比如“我想学医，首选北上广的院校”。

　　紧接着，用不了一分钟，你就会看到6位不同风格、不同立场的AI规划师Agent带着它们的方案，依次登场。

　　

　　但你或许不知道的是，在这不到一分钟的时间里，Agent已经通过调取8次大模型，悄悄完成了下面这些事：分析用户画像，解读深层诉求(就业优先、城市偏好、专业兴趣等)，从系统里30多位不同风格的AI规划师中，筛出与你最相关的6位(就业派、职业派、城市派等)。这些AI规划师们会分别从就业导向、录取稳定性、城市偏好、专业兴趣、风险控制、冲刺空间等维度分析，给出具体的院校、专业建议及详细理由。

　　最后，则由“裁判AI”收敛上述6种方案，统一为一份主建议，包含共识点、分歧点以及每个方案的优势、风险和代价等分析，供你参考。

　　

　　可以明确看到，相较于侧重结果推荐的志愿填报工具，AI志愿通更强调还原决策过程。也就是说，你看到的不只是AI给你选了什么院校专业，更看见了AI在用一场完整的“决策辩论赛”告诉你，为什么这么选。

　　为什么这款产品如此强调“还原决策过程”?

　　这源自团队对用户需求的一个洞察：很多家庭填报志愿的挑战，不是信息获取不够充分(这在AI时代并非难事)，而是多目标冲突下的决策压力。

　　需要补充的背景信息是，今年，全国已有29个省份完成新高考的落地实施。相应地，高考志愿也变为以“院校专业组”或“专业(类)+学校”的形式填报，其复杂性远超传统志愿填报。高考出分后，考生家庭往往只有7-10天的集中决策时间，家长要查院校、看专业、比城市、算位次、研究招生章程，还要理解不同省份的投档规则、选科要求、专业组设置和录取风险。信息越多，决策反而越容易混乱。

　　例如，孩子喜欢某个专业，但家长更关注就业稳定性;孩子想去一线城市，家长担心生活成本和竞争压力;孩子分数够得上一所更高层次院校，却担心可能被调剂到冷门专业等。

　　这意味着，志愿填报的本质，是在院校层次、专业方向、城市资源、就业前景、家庭条件、个人兴趣和录取概率之间进行权衡与取舍，找到多维度间的平衡点。

　　过往，传统填报工具能做的是告诉用户“你能报什么”，但难以解释“为什么这样报”“不同方案各自取舍了什么”“哪些风险必须提前预警”。

　　而这就是新东方AI志愿通找到的场景与技术结合的切入口。团队认为，多Agent智能决策的价值在于，让考生从“被动接受推荐”变为“主动参与决策”，不仅看到结果，更能看清每种选择的优势与代价，从而做出更适合自己的选择。

　　02 “如果错了一条数据，甚至可能影响很多学生的命运”

　　尽管表面看来，这支团队研发这款产品只花了几个月，但背后有几个实实在在的技术挑战需要克服：

　　首先，数据的准确性与及时性。

　　这里的数据指的是海量真实志愿填报数据和完整规则体系(包括全国高校、专业的历年分数线、招录规则、选科要求等多源权威数据，以及各省市考试院信息等)。

　　数据到底有多重要?陈剑这么说：“如果错了一条数据，可能会影响到很多学生的填报，甚至影响到很多学生的命运。”

　　这并非靠简单的爬虫抓取就能解决。市面上有两种常见的技术路径，但都难以直接套用在志愿填报场景。

　　一种路径是直接调用通用大模型生成志愿。在陈剑看来，这种方式的问题在于，数据的可控性和准确性无法保障。“AI拿给你的可能是去年、前年的旧数据。此外，AI还容易产生幻觉，AI的主要能力是理解和发散，但志愿填报恰恰需要强约束和精确性，容不得半点误差。”

　　另一种路径是自己训练一个小参数的大模型。但这对教育公司们而言，并不现实。一方面，模型训练成本高企。另一方面，可用于训练有效数据的时间并不多。也就是说，真正对本年度志愿填报有用的数据，比如招生计划，往往各省考试院要到高考出分前后才会公布，而大模型训练周期长，显然无法实时将这些数据灌入。这就意味着，在关键时刻，花费高昂成本训练出的大模型反而派不上用场。

　　而团队还关注到，用户填报志愿的一个核心痛点在于，可能无法准确描述自己的诉求。比如，用户只是提出模糊的需求“想学医”，但没有说明具体的专业方向——临床医学、基础医学、中医学还是护理学，这就需要利用大模型的意图识别能力理解和推断。

　　考虑到上述挑战，陈剑分析，志愿填报并不是一个标准问答场景，而是一个典型的复杂决策场景。

　　一个考生背后往往同时存在分数、兴趣、职业规划、地域偏好、家庭期待等多个变量，而且这些因素之间经常相互矛盾。对于AI来说，最大的挑战不是“知道答案”，而是在不确定条件下做出尽可能合理的决策。

　　为此，新东方没有采用“大模型直接生成答案”的方式，而是构建了一套面向志愿填报场景的AI决策系统。

　　在数据层面，AI志愿通整合全国3000余所高校、800多个本科专业以及历年录取数据、选科要求、招生政策等权威信息，并结合新东方多年积累的志愿规划经验和等效分算法，形成覆盖全国志愿填报场景的专业知识体系。

　　在模型能力建设上，新东方将志愿填报视为一项复杂决策任务，而非简单问答任务。为此，AI志愿通采用多Agent协同机制，由多个具备不同决策视角的智能体共同参与分析、讨论与验证，并结合真实录取数据进行交叉校验，让最终结果不仅有推理能力，更有数据依据和决策逻辑支撑。

　　首先，它不是单一模型思考，而是由多个具备不同决策视角的AI规划师共同参与分析。

　　系统会先理解考生情况，再自动选择最适合当前用户的多个规划师Agent参与决策。不同Agent会从各自视角提出建议、相互验证观点，并对可能存在的风险进行补充提示。

　　其次，它具备自主规划能力。

　　传统聊天机器人往往只能回答用户提出的问题，而AI志愿通能够根据考生情况主动拆解任务，规划分析路径。例如先判断“冲稳保”结构是否合理，再分析专业匹配度，随后评估地域、就业与升学发展，逐步完成整个决策过程，而非一次性生成结果。

　　第三，它能调用真实数据进行验证。

　　在分析过程中，系统会结合院校录取数据、专业规则以及招生政策进行多轮检索和交叉验证，而不是依赖模型记忆直接作答。通过RAG知识增强技术和实时数据查询机制，大幅降低模型幻觉带来的误判风险。

　　第四，它具备结果反思与纠偏能力。

　　当多个Agent出现观点分歧时，系统会自动开展交叉验证和一致性检查，并通过裁判Agent进行综合评估，对冲突观点进行权衡和修正，最终形成兼顾录取概率、专业兴趣和未来发展的综合方案。

　　陈剑表示，志愿填报本质上是一项高风险决策，用户需要的不只是一个答案，更需要知道答案是如何得出的。因此，AI志愿通不仅给出推荐结果，还会完整展示分析依据、决策过程和关键影响因素，让用户能够看懂每一步推理逻辑，实现从“给答案”到辅助“做决策”的升级。

　　团队认为，AI志愿通目前有三方面优势：其一，准确的数据;其二，算法优势和多Agent技术创新;其三，上千名专业规划师沉淀了大量真实的志愿填报方案，可供提炼出多种典型决策人格。

　　据陈剑透露，接下来，AI志愿通还会朝着以下几个方向迭代：

　　其一，从静态填报方案到动态交付。“未来，我们希望能实现志愿填报的模拟推演。我们目前的方案容易出现零和博弈——用同一套系统的人越多，彼此冲突的概率就越大。我们希望后续能增强抗风险能力，重点应对‘断档’、专业‘爆冷’等极端情况。”

　　其二，从关注分数到关注职业。例如，经授权后研发特定领域的专家数字分身，为用户提供职业发展方向指引。

　　其三，从个人工具到家庭决策工具。目前，AI志愿通只是回应了单个家庭角色的诉求，未来，或许会综合考虑父母、孩子等全体家庭成员的诉求，综合给出决策建议。

　　03 重点不在填报，而在规划

　　事实上，倘若不论过去二十年间的志愿填报公益讲座，新东方正式布局志愿填报业务要始于2021年。彼时，随着新高考改革落地多省、志愿填报需求崛起，加之新东方整体的信息化水平不断提升，“到了一个需要通过志愿填报来完善整个产品版图的时间点”。

　　于是，完成两年的“基建”工作后，2023年，新东方志愿通App正式推出。

　　但在新东方内部，志愿通这个项目组不叫“志愿填报项目”，而是被称为“升学规划项目”。因为在新东方看来，志愿填报，只是完整升学规划服务的一个环节。对学生而言，真正重要的不只是填报的那一刻，更在于规划的全过程。

　　总的来看，所谓的“规划”，是从更长周期的视角看待一个孩子的成长。

　　“相对来说，志愿填报是被动的、后置的选择，而真正影响一个孩子未来的，是一些更主动、前置的因素，比如方向选择、学习动力。”邵轶辰解释道，“我们不是等孩子出分后再帮他选择，而是提前分析其当前水平，制定一个有一定挑战性的目标，用这个目标来牵引孩子走向更优的发展通道。当孩子为一种可期的未来人生状态而学习时，内在动力会被点燃，往往也能取得更好的成绩。”

　　而有了AI加持，可以把升学规划这件事做得更好。

　　一方面，AI能给孩子和家长展示更多的发展通道和成长可能性。

　　邵轶辰用登山作比：“原先大家都爬泰山，只不过有人爬到山脚，有人爬到半山腰，有人能爬到山顶。而现在，我们想告诉大家，不只可以爬泰山，还可以爬黄山、庐山、玉龙雪山……每座山都有独特的风景和登山体验。我们要做的，是让学生和家长尽可能多地掌握这些信息，再判断哪个方向更能激发热情，帮学生实现目标。”

　　另一方面，AI为规划师节约时间和精力，使其能够专注于为用户提供更深层次的服务，比如深度沟通、目标牵引等。

　　“AI放大了我们的服务效率的同时，提升了服务质量，这正是我们引入AI的主要侧重点。”邵轶辰说。

　　他给团队提出了一条清晰的进化路径：“从传统的课时规划走向课程规划，再到学业规划、升学规划……从课时走向课程，增加了产品内容;从课程走到学业，增加了学习效果;从学业导向升学，增加了学习目标。”

　　这条进化路径，指向一个更本质的命题：教育的终极意义，是帮学生找到自己的成长道路，并拥有持续走下去的动力与方法。

　　04 AI能否替代规划师?

　　AI能否替代规划师?

　　显然不能。这是这支团队明确给出的答案。

　　当然，AI在很多维度上显著优于人工。首先，AI在处理高精度的动态数据方面有效率优势。

　　沈一分析，“分数和名次的细微变化，会引发可选院校专业范围的波动。人工虽有经验，但无法在瞬间完成海量信息的处理，而AI可以。”

　　第二，AI具备并行处理考情政策信息的能力优势。

　　面对考情政策信息，AI可以并行抓取并处理全网最新的信息。人工虽然也能获取这些信息，但从理解到得出结论，需要耗费更长时间。

　　但，AI并不全能，它的短板在于评估解决方案与具体家庭的匹配度。

　　一个典型案例是，一个三口之家就填报的观念并不统一或者说不清楚自己的需求，如何让他们达成共识?“AI处理不过来这样的情形，因为这不是一个算法问题，而是一个共情问题、沟通协调问题。”

　　此外，当缺乏历史数据支撑时，人工的经验推理和兜底能力，是AI难以实现的。比如，当面对新增专业、新增院校等缺乏历史数据的情况时，AI无法得出分析结论。但人工可以结合当下趋势进行经验判断。

　　沈一解释了现实的工作环境下，AI与规划师是如何协同的：“可以简单理解为，AI可以提供初期方案的筛选，它能给出很多个值得进一步分析的方案。人工可以结合AI的初判，再根据家庭的情况具体分析。”

　　AI与人并非替代关系，而是分工不同：AI负责高效处理信息、穷尽可能性;人负责理解、共情、在不确定中做判断。人机协作，共同提升用户体验。

　　05 “供不应求”的志愿填报行业

　　“供不应求，且这种状态会持续很久。”沈一用这句话概括了志愿填报行业的现状与前景。

　　这一判断的背后是：需求端，2026年高考报名人数达1290万人，加上“双一流”高校本科今年力争再扩招2万人，这意味着，志愿填报的潜在需求将被激发;供给端，选手通常可以分为提供系统填报服务的工具类产品和提供人工志愿填报服务的机构，其中，近两年，个人工作室也在不断涌现。

　　值得关注的是，这两年，供给端最明显的变化是，“国家队”开始入场。

　　2024年，教育部“阳光高考”信息平台面向高考生免费开放“阳光志愿”信息服务系统，提供志愿推荐、专业介绍、心理测评、就业去向及前景查询等服务。今年，为加强志愿填报服务，教育部将强化部省两级协同联动，优化升级“阳光志愿”信息服务系统，指导各地广泛开展线上线下志愿填报咨询活动。

　　“国家队”的入局降低了信息差，对于市场化的机构而言，这正是检验其自身价值的试金石——看谁能真正提供超越基础信息的辅助决策价值。

　　高报季即将到来。

　　从6月中旬到8月初，新东方志愿通团队将进入高强度的运转期。尤其是出分的那几天，一些省的高考录取控制分数线和一分一段表会在凌晨公布，这意味着团队需要轮班24小时待命，以做到最快响应。

　　“完善数据是个苦活儿，特别苦。”考试院的数据更新没有规律，到了高考那几天，团队无法预知哪条数据会突然更新，必须靠人工不断刷新页面，时时紧盯。

　　尽管这种关于拼搏奉献的叙事，在今天的舆论环境里已不再讨巧，但在AI最难发挥作用的最后阶段，竞争却偏偏回归到这样一个朴素的维度：就看谁能最快拿到数据，谁能最快更新数据，并让用户用起来。

　　没有捷径。

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